f_score_macro = f1_score(y_true, y_pred, average='macro') f_score_weighted = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted') f_score_micro = f1_score(y_true, y_pred, average='micro') print(f"Macro Average F-score:
F1 Score F1Score=2×Precision×RecallPresision+Recall F1 Score用于衡量精确度和召回率之间的平衡,作为评估标准更加全面。 适用于评估类别不平衡的情况。 F1 Score相当于 Precision 和 Recall的调和平均数 F1Score=2TP2TP+FP+FN 调和平均数 (Harmonic mean)经常被用与分子相同、分母不同的场合,将分母调成平均数...
(120*120) #60为单类样本的个数,120为总样本数量 Kappa = (po - pe)/(1-pe) Confus_matrix = np.array([[FN, FP], [TN, TP]]) print("精确率为:", Precision) print("召回率为:", Recall) print("总体精度为:", Accuracy) print("F1分数为:", F1_score) print("Kappa系数为:", ...
print(f"Recall: {recall}") 4、F1 分数(F1 Score) F1 分数是精确率和召回率的调和平均数,同时考虑精确率和召回率,能够平衡这两个指标,尤其是在数据集不平衡的情况下非常有用。F1 分数的公式如下: F1 = 2 × (Precision × Recall /Precision + Recall) 1分数的取值范围为0到1,其中1表示模型的性能...
在这个示例中,我们使用了鸢尾花数据集来训练一个随机森林分类器,并通过accuracy_score函数计算模型的准确率。 F1 分数 F1分数是一个综合考虑了模型的精确率(Precision)和召回率(Recall)的指标。该指标特别适用于类别不平衡的情况。F1分数的计算公式为: [ \text{F1 Score} = 2 \times \frac{\text{Precision} \...
首先,确保你已经安装了scikit-learn库,这个库提供了计算精确率、召回率和F1 Score的功能。在终端中运行以下命令: pipinstallscikit-learn 1. 这条命令用于安装scikit-learn库。 步骤2: 导入库 在Python中,我们需要导入必要的库。 importnumpyasnp# 导入numpy用于创建数组fromsklearn.metricsimportprecision_score,recall...
f1 = f1_score(y_test, y_pred) print(f'F1 Score: {f1}') 三、TPR与FPR及ROC曲线 真正例率(TPR)和假正例率(FPR)是绘制ROC曲线的基础。 TPR:真正例在所有正例中的比例。 FPR:假正例在所有负例中的比例。 ROC曲线通过在不同阈值下绘制TPR与FPR的关系图,来评估模型的分类能力。曲线下面积(AUC)越大...
要计算F1分数,你可以按照以下步骤进行: 导入必要的库: 你需要使用sklearn.metrics库中的f1_score函数来计算F1分数。因此,首先需要确保安装了scikit-learn库。如果没有安装,可以使用pip install scikit-learn命令进行安装。 python from sklearn.metrics import f1_score 准备真实标签和预测标签的数据: 你需要两组数据...
一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告 1、准确率 第一种方式:accuracy_score 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 准确率importnumpyasnp from sklearn.metricsimportaccuracy_score y_pred=[0,2,1,3,9,9,8,5,8]y_true=[0,1,2,3,2,6,3,5,9]accuracy_score(y_true,y_...
Python Catboost是一种基于Python的机器学习库,它提供了强大的梯度提升框架,特别适用于处理分类问题。Catboost支持多类F1分数自定义指标,这是一种衡量分类模型性能的指标。 多...